7.4 多轮对话SQL生成：构建智能数据报表查询助手

7.4 多轮对话SQL生成：构建智能数据报表查询助手

在前面的章节中，我们学习了如何使用大语言模型将单轮自然语言查询转换为SQL语句。然而，在实际的数据分析场景中，用户往往需要通过多轮对话来逐步明确需求、探索数据并获得最终的分析结果。本章将探讨如何构建一个支持多轮对话的智能数据报表查询助手，使其能够理解上下文、维护对话状态并生成连贯的SQL查询序列。

多轮对话NL2SQL的挑战

与单轮NL2SQL相比，多轮对话SQL生成面临更多挑战：

1. 上下文理解

在多轮对话中，用户可能会引用之前提到的实体或条件，系统需要能够理解这些上下文信息：

用户: "显示销售部门的员工" 系统: SELECT * FROM employees WHERE department = '销售部' 用户: "其中年龄超过30岁的有哪些？" 系统: SELECT * FROM employees WHERE department = '销售部' AND age > 30

2. 状态维护

系统需要维护对话状态，包括已选择的表、已应用的过滤条件、当前的查询上下文等。

3. 指代消解

用户在后续对话中可能会使用代词或省略信息，系统需要正确解析这些指代关系。

多轮对话系统架构

一个完整的多轮对话SQL生成系统通常包含以下组件：

fromtypingimportDict,List,Any,OptionalimportjsonclassMultiTurnNL2SQL:def__init__(self):""" 多轮对话NL2SQL系统 """# 对话状态管理器self.dialogue_state=DialogueState()# 上下文理解模块self.context_analyzer=ContextAnalyzer()# SQL生成器self.sql_generator=SQLGenerator()# 对话历史管理器self.dialogue_history=DialogueHistory()defprocess_turn(self,user_input:str,session_id:str)->Dict[str,Any]:""" 处理单轮对话 Args: user_input: 用户输入 session_id: 会话ID Returns: 处理结果 """# 1. 更新对话历史self.dialogue_history.add_turn(session_id,user_input,"user")# 2. 分析上下文context=self.context_analyzer.analyze(user_input,self.dialogue_history.get_history(session_id))# 3. 更新对话状态self.dialogue_state.update_state(session_id,context)# 4. 生成SQLcurrent_state=self.dialogue_state.get_state(session_id)sql_query=self.sql_generator.generate(user_input,current_state)# 5. 执行SQL（模拟）query_result=self.execute_sql(sql_query)# 6. 更新对话历史system_response={'sql':sql_query,'result':query_result}self.dialogue_history.add_turn(session_id,system_response,"system")returnsystem_responsedefexecute_sql(self,sql_query:str)->List[Dict]:""" 执行SQL查询（模拟实现） Args: sql_query: SQL查询语句 Returns: 查询结果 """# 在实际应用中，这里会连接真实的数据库# 这里只是模拟实现print(f"执行SQL:{sql_query}")return[{"模拟数据":"示例结果"}]classDialogueState:"""对话状态管理器"""def__init__(self):self.sessions={}defupdate_state(self,session_id:str,context:Dict):""" 更新对话状态 Args: session_id: 会